В последние годы внедрение искусственного интеллекта (далее, ИИ) в страховую отрасль растет семимильными шагами. Возможность быстро и эффективно анализировать огромные массивы данных позволяет страховщикам лучше понимать и идентифицировать риски, что приводит к улучшению качества андеррайтинга и увеличению скорости обработки претензий. Однако, нельзя забывать о потенциальных подводных камнях технологии ИИ, которые могут негативно влиять на точность и безопасность принятия основанных на ИИ решений. В этой статье мы хотели рассмотреть применение ИИ в страховании и возникающие риски.
Варианты применения ИИ в страховом деле:
· Андеррайтинг
Технология работает через анализ огромного объема информации из различных источников: от возраста, семейного положения клиентов и их публикаций в соцсетях, до тенденций судебных разбирательств, изменений на рынке и экстремальных погодных условий. Эти данные позволяют страховщикам получить более полное представление о факторах риска и, таким образом, принимать более эффективные и конкретные решения по андеррайтингу и ценообразованию.
· Персонализация
Анализируя обширные массивы данных, страховые компании легко могут смоделировать персонифицированные предложения под каждого конкретного клиента. Например, для любителей экстремальных видов спорта, могут быть предложены полисы с расширенным покрытием. Для тех, кто ведет здоровый образ жизни и делится своими данными о фитнес-активностях в соцсетях, предлагаются бонусы на различные страховые программы. А водители за аккуратное вождение получает более низкие тарифы благодаря анализу данных о стиле их вождения и еще около 70 параметров.
· Сервис
ИИ задействован от подачи заявления при наступлении страхового случая до согласования медицинских услуг через нейросеть. Чат-боты помогают снизить нагрузку на кол-центры, значительно освобождая при этом ресурсы страховщиков. Особенно в медицинском страховании - например, ИИ проверяет счета, прейскуранты, гарантийные письма в автоматическом режиме, записывает на прием к врачам и прочее.
· Урегулирование
ИИ используется для автоматизации процессов оценки ущерба автомобилей и вердиктов о компенсации. С помощью мобильного приложения клиенты могут отправлять фотографии поврежденного автомобиля, а система на основе ИИ анализирует эти изображения и быстро предоставляет оценку ущерба. Нейросеть самостоятельно оценивает документы и выносит решение о выплате. Таким образом, срок выплат сокращается с нескольких дней до считанных часов.
· Прогнозирование
Изучив риск-профиль клиента, технология может построить предположения о потенциальных опасностях и среагировать на них. Например, при непогоде клиент получит персонализированное предупреждение об угрозе и памятку о том, как защититься. Или, предложит программы по поддержанию здоровья для клиентов с высоким риском сердечно-сосудистых заболеваний или консультации по безопасности вождения для водителей с высоким риском ДТП.
Однако действительно ли ИИ настолько полезен и хорош, чтобы внедрять его уже сегодня во все сферы жизни или же это способ пиара и продажи еще только мечты, как знаменитый Пузырь доткомов на рубеже веков?
Складывается ощущение, что наше время не использовать технологии ИИ – все равно, что отрицать удобство колеса (только какой колесо формы?), выбирать коня в качестве средства передвижения вместо автомобиля, представлять процесс создания книги без изобретения Иоганна Гутенберга и много-много других подобных сравнений.
Во многом развитие темы ИИ большинством крупнейших компаний связано с борьбой за клиента и повышением стоимости акций самой компании. По мнению составителей данной статьи сама по себе технология ИИ ничего не решает, тк это такой же инструмент (только нужно определить для чего) как и Интернет с сайтами, телевидение, телефон, радио и тд. По сути, прямо сейчас мы наблюдаем поиск способов и сфер прикладного применения новой технологии.
О рисках ИИ в страховании поговорим в следующей части.
Источники: